A sarkon túl látó kamera
-
0:01 - 0:02A jövőben
-
0:02 - 0:06az önvezető autók biztonságosabbak
és megbízhatóbbak lesznek, mint az ember. -
0:06 - 0:07Ehhez azonban
-
0:07 - 0:10olyan technológia kell,
ami lehetővé teszi, -
0:10 - 0:12hogy az autók gyorsabban
reagáljanak, mint az ember, -
0:12 - 0:15az algoritmusok jobban
vezessenek, mint az ember, -
0:15 - 0:19és a kamerák többet lássanak,
mint az ember. -
0:20 - 0:24Képzeljék el például,
hogy egy önvezető autó vakon kanyarodna, -
0:24 - 0:26és szembe jön egy autó,
-
0:26 - 0:29vagy épp egy gyerek készül
kiszaladni az utcára. -
0:29 - 0:33Jövendő autónknak szerencsére
lesz egy szuperereje, egy kamera, -
0:33 - 0:37ami képes belátni a sarkokon,
feltárni a lehetséges veszélyeket. -
0:38 - 0:40Az utóbbi pár évben PhD-hallgatóként
-
0:40 - 0:42a Stanford Computational
Imaging Labor csapatában -
0:42 - 0:45olyan kamerán dolgoztam, ami képes erre –
-
0:45 - 0:48ami képes elképzelni
sarkok mögött megbúvó tárgyakat, -
0:48 - 0:51vagy bármit, ami takarásban van.
-
0:51 - 0:55Hadd mutassam be, mit láthat a kameránk.
-
0:55 - 0:58Egy kültéri kísérletet hajtottunk végre,
melyben kamerarendszerünk -
0:58 - 1:01lézerrel tapogatja le
ennek az épületnek az oldalát, -
1:01 - 1:03és a jelenet, amit fel akarunk venni,
-
1:03 - 1:06a függöny mögötti sarokban játszódik.
-
1:06 - 1:09Így kamerarendszerünk
nem látja közvetlenül. -
1:10 - 1:11Mégis, valamilyen módon
-
1:11 - 1:15képes felvenni a jelenetet
három dimenzióban. -
1:16 - 1:17Hát ez meg hogy lehet?
-
1:17 - 1:20Itt zajlik a varázslat,
ebben a kamerarendszerben. -
1:20 - 1:24Vegyük úgy, hogy ez egy
nagy sebességű kamera. -
1:24 - 1:27Nem olyan, ami 1000 képkockát
vesz fel másodpercenként, -
1:27 - 1:30még csak nem is egymilliót,
-
1:30 - 1:32hanem egybilliót!
-
1:33 - 1:38Annyira gyors, hogy a fény
mozgását is képes felvenni. -
1:39 - 1:42Hadd mondjak egy példát,
milyen gyorsan terjed a fény, -
1:42 - 1:47hasonlítsuk a sebességét
egy képregényhős futóbajnokhoz, -
1:47 - 1:50aki a hangsebesség háromszorosánál is
gyorsabban mozog. -
1:50 - 1:54Egy fényimpulzus a másodperc
3,3 milliárd részéig tartó, -
1:54 - 1:56vagyis 3,3 nanoszekundumnyi idő alatt
-
1:56 - 1:58jut el egy méter távolságra.
-
1:58 - 2:00Ugyanakkor szuperhősünk
-
2:00 - 2:04egy hajszálnyi távolságot sem tett meg.
-
2:04 - 2:06Azért ez elég gyors.
-
2:06 - 2:09De valójában még ennél is
sokkal gyorsabb felvétel kell ahhoz, -
2:09 - 2:12hogy centiméternél pontosabban
megörökíthessük a fényt. -
2:13 - 2:15Kamerarendszerünk tehát
-
2:15 - 2:19képkockánként 50 billiomod másodperces,
azaz 50 pikoszekundumos sebességgel -
2:19 - 2:21tudja felvenni a fotonokat.
-
2:22 - 2:24Fogjuk tehát ezt az ultragyors kamerát,
-
2:24 - 2:28összepárosítjuk egy lézerrel,
ami rövid fényimpulzusokat bocsát ki. -
2:29 - 2:31Minden egyes impulzus eléri
ezt a látható falat, -
2:31 - 2:33majd valamennyi fény
visszaverődik a kameránkra, -
2:34 - 2:37de a fal arra is jó, hogy szétszórja
a fényt a sarok körül -
2:37 - 2:39a mögötte rejlő tárgyra, majd vissza.
-
2:39 - 2:42Sokszor megismételjük ezt a mérést,
hogy feljegyezzük, -
2:42 - 2:44mennyi idő alatt érnek vissza a fotonok
-
2:44 - 2:46a fal különböző pontjairól.
-
2:46 - 2:49A mérés után készíthetünk a falról
-
2:49 - 2:52egybillió képkocka per másodperces videót.
-
2:52 - 2:55Szabad szemmel nem tűnik fel
semmi különös a falon, -
2:55 - 3:00egybillió kép per mp sebességnél azonban
valami egészen hihetetlent láthatunk. -
3:00 - 3:05Láthatjuk, ahogy a fényhullámok
visszaverődnek a rejtett jelenetről, -
3:05 - 3:07és nekicsapódnak a falnak.
-
3:07 - 3:10Minden egyes hullám információt hordoz
a takarásban lévő tárgyról, -
3:10 - 3:12ami visszaverte a jelet.
-
3:12 - 3:14Méréseink eredményeit
-
3:14 - 3:17rekonstrukciós algoritmusba tesszük,
-
3:17 - 3:20aztán újraépítjük a kitakart díszlet
három dimenziós geometriáját. -
3:21 - 3:25Hadd mutassak még egy példát
egy beltéri felvételünkről, -
3:25 - 3:28ezúttal többféle tárgy van takarásban.
-
3:28 - 3:30Ezek a tárgyak különböző formájúak,
-
3:30 - 3:33tehát eltérő módon verik vissza a fényt.
-
3:33 - 3:36Ez a fényes sárkányszobor például
másképp veri vissza a fényt, -
3:36 - 3:38mint a tükrös diszkógömb,
-
3:38 - 3:41vagy a fehér diszkoszvető szobor.
-
3:41 - 3:44Láthatjuk is az eltérő
fényvisszaverési módokat, -
3:44 - 3:47ha láthatóvá tesszük,
mint ebben a 3D-s alakzatban, -
3:47 - 3:51melyben csak egyszerűen
összefűztük a képkockákat. -
3:51 - 3:55Ezen a kockán a mélység képviseli az időt.
-
3:56 - 3:59Ezek a világos pontok
fényvisszatükröződések, -
3:59 - 4:02a diszkógömb tükörlapocskáiról
verődnek vissza, -
4:02 - 4:04az idő múlásával szétszóródnak a falon.
-
4:04 - 4:08Ezek a fénycsíkok érnek ide leghamarabb,
-
4:08 - 4:12a falhoz legközelebbi
csillogó sárkányszoborról származnak, -
4:12 - 4:14a többi fénycsík pedig
-
4:14 - 4:17a könyvszekrényről és a szoborról ered.
-
4:18 - 4:22Kockáról kockára jeleníthetjük meg
ezeket a méréseket, -
4:22 - 4:23mintha videó lenne,
-
4:23 - 4:25hogy közvetlenül láthassuk a szórt fényt.
-
4:25 - 4:29És mint mondtam, a falhoz legközelebbi
sárkánytól származó fényvisszaverődést -
4:29 - 4:30láthatjuk először,
-
4:30 - 4:34aztán a diszkógömb fényes pontjait,
-
4:34 - 4:37majd a könyvszekrényről
visszaverődő többi fényt. -
4:37 - 4:41Végül pedig a szoborról visszaverődő
fényhullámokat látjuk. -
4:42 - 4:45Ezek megvilágítják a falat,
-
4:45 - 4:49egybilliomod másodpercig
tartó tűzijátékok. -
4:54 - 4:57És bár ezek a tárgyak
különbözőképpen tükrözik a fényt, -
4:57 - 5:00mégis újraépíthetjük az alakjukat.
-
5:00 - 5:02Ezt láthatjuk a sarkon túl.
-
5:04 - 5:07Most pedig mutatok egy egészen más példát.
-
5:07 - 5:10Ebben a videóban, mint látják,
fényvisszaverő overall van rajtam, -
5:10 - 5:15kamerarendszerünk a falat pásztázza
másodpercenként négyszer. -
5:15 - 5:17A ruhám fényvisszaverő,
-
5:17 - 5:19így elegendő fotont örökíthetünk meg,
-
5:19 - 5:23így láthatjuk, hol vagyok és mit csinálok,
-
5:23 - 5:26anélkül, hogy a kamera
közvetlenül látna engem. -
5:26 - 5:30A fotonokat veszi fel, amik a falról
visszaverődnek a ruhámra, -
5:30 - 5:32vissza a falra, majd vissza a kamerába,
-
5:32 - 5:36így valós időben tudjuk felvenni
ezt a közvetett videót. -
5:37 - 5:40És úgy véljük, ez a fajta,
gyakorlatilag nem közvetlen képalkotás -
5:40 - 5:44hasznosan alkalmazható,
például önvezető autóknál, -
5:44 - 5:46vagy orvosbiológiai képalkotáshoz,
-
5:46 - 5:50melynek során a test legapróbb
részleteibe kell bepillantanunk. -
5:50 - 5:53És talán olyan robotokra is szerelhetünk
hasonló kamerarendszereket, -
5:53 - 5:56melyeket más bolygók feltárására
küldünk ki az űrbe. -
5:56 - 6:00Nos, lehet, hogy már hallottak
valamit a sarkon túli látásról, -
6:00 - 6:01de amit ma mutatok önöknek,
-
6:01 - 6:04az két évvel ezelőtt
még teljes képtelenség lett volna. -
6:04 - 6:07Ma például nagy, szobaméretű,
rejtett kültéri jeleneteket vehetünk fel -
6:07 - 6:09valós időben,
-
6:09 - 6:13és jelentős előrelépéseket tettünk
e technológia alkalmazása felé, -
6:13 - 6:16amit a közeljövőben akár
autókon is láthatnak majd. -
6:16 - 6:19De természetesen maradtak még feladatok.
-
6:19 - 6:23Például nagy távolságról
tudunk-e rejtett jelenetet felvenni, -
6:23 - 6:26ha ott csak igen-igen kevés
fotont tudnánk begyűjteni, -
6:26 - 6:29alacsony hatóerejű és a szemet
nem károsító lézerekkel? -
6:30 - 6:32Vagy készíthetünk képet olyan fotonokkal,
-
6:32 - 6:35melyek nemcsak egyszer
verődnek vissza a sarkon túlról, -
6:35 - 6:37hanem annál jóval többször?
-
6:37 - 6:41Hogy oldjuk meg, hogy a nagy, méretes
prototípus-rendszerünket lekicsinyítsük -
6:41 - 6:44akkorára, hogy jól használható legyen
-
6:44 - 6:45orvosbiológiai képalkotáshoz,
-
6:45 - 6:48vagy netán tökéletesebb
lakásbiztonsági rendszerhez, -
6:48 - 6:54vagy esetleg más alkalmazásokhoz is
jó lenne ez az új képalkotó módszer? -
6:54 - 6:56Szerintem izgalmas új technológia,
-
6:56 - 6:58és annyiféle alkalmazása lehet majd,
-
6:58 - 7:00amennyit most még el sem tudunk képzelni.
-
7:00 - 7:02És igen, az önvezető autók jövője
-
7:02 - 7:05ma talán még igen távolinak tűnik –
-
7:05 - 7:07de már fejlesztjük hozzá a technológiát,
-
7:07 - 7:09amitől az autó biztonságosabb
és intelligensebb lesz. -
7:10 - 7:13És amilyen szédítő tempóban
fejlődik a tudomány és az innováció, -
7:13 - 7:16sosem tudhatjuk, mik azok
az új és izgalmas képességek, -
7:16 - 7:18amik csak egy saroknyira vannak tőlünk.
-
7:19 - 7:22(Taps)
- Title:
- A sarkon túl látó kamera
- Speaker:
- David Lindell
- Description:
-
Az önvezető autóknak óvakodniuk kell az akadályoktól ahhoz, hogy biztonságosan működjenek – főleg azoktól, melyek kívül esnek a látókörükön. Ehhez olyan technológiára van szükségünk, ami jobban lát, mint mi, emberek, állítja David Lindell elektrotechnikus. Csatolják be biztonsági öveiket, és Lindell egy gyors, korszakalkotó technikai bemutató során kifejti a sarkon túl rejtőző tárgyakat feltárni képes, nagysebességű kamera figyelemre méltó és sokoldalú lehetőségeit.
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 07:34
![]() |
Csaba Lóki approved Hungarian subtitles for A camera that can see around corners | |
![]() |
Csaba Lóki edited Hungarian subtitles for A camera that can see around corners | |
![]() |
Reka Lorinczy accepted Hungarian subtitles for A camera that can see around corners | |
![]() |
Reka Lorinczy edited Hungarian subtitles for A camera that can see around corners | |
![]() |
Reka Lorinczy edited Hungarian subtitles for A camera that can see around corners | |
![]() |
Reka Lorinczy edited Hungarian subtitles for A camera that can see around corners | |
![]() |
Reka Lorinczy edited Hungarian subtitles for A camera that can see around corners | |
![]() |
Andi Vida edited Hungarian subtitles for A camera that can see around corners |